Condinet: macht KI-Methoden für die Schwingungsüberwachung und Anomalie-Erkennung nutzbar

Condinet ist eine IoT-fähige Überwachungsplattform, die konventionelle Schwingungs- und Lagerüberwachung mit Methoden künstlicher Intelligenz kombiniert. Condinet liefert zusätzliche, intelligent vorverdichtete Informationen, um Änderungen und Anomalien im Betriebsverhalten frühzeitig zu erkennen.

Eingesetzt wird Condinet an Motoren, Pumpen, Ventilatoren, Generatoren und sonstigen rotierenden Maschinen und Produktionsanlagen. Condinet ist eine gemeinsame Entwicklung der AI-omatic solutions GmbH und der Avibia GmbH.

Condinet überwacht rotierende Maschinen und Anlagen hinsichtlich unzulässig hoher Schwingungen wie Unwucht oder Fehlausrichtung nach DIN ISO 10816. Gleichzeitig werden Wälz- oder Gleitlager mit bewährten Signalanalyseverfahren nach DIN 3832 auf Zustandsänderungen und Verschleiß überwacht. Neben diesen Standardverfahren kombiniert Condinet Schwingungsmonitoring mit Methoden der künstlichen Intelligenz und liefert im Ergebnis neue und aussagekräftige Kennwerte die Hinweise auf Änderungen im Betriebsverhalten einer Maschine geben. Jene Veränderungen sind bei der bloßen Betrachtung der bekannten Messwerte oft nicht klar oder sogar überhaupt nicht zu erkennen.

Condinet ist für die Einbeziehung von Prozessmesswerten geeignet, welche über Kommunikationsschnittstellen, z.B. OPC UA, eingebunden und in Condinet zusammenhängend mit den Schwingungswerten analysiert werden.

Condinet untersucht mit Methoden künstlicher Intelligenz schwingungstechnische Kennwerte und Rohsignale, sowie gleichzeitig Prozessmesswerte und deren Störungsmeldungen. Daraus berechnet sich kontinuierlich ein KI-Index. Je höher der KI-Index (100 % = optimal), um so stabiler ist das System. Ändert sich der KI-Index, liegt eine Anomalie vor.

Ein KI-Index kann für das ganze System einmalig, pro Messstellengruppe oder für jede einzelne Messstelle berechnet werden. Werden die Alarmgrenzen überschritten, folgt zunächst eine Warnung und ggf. eine Abschaltung. Der KI-Index wird im Trend beobachtet und permanent überwacht. Die Interpretation der Änderungen muss den realen Störungen zugeordnet werden. Ist dies geschehen, erfolgen Meldungen im Klartext. Einen Internetzugriff benötigt Condinet nur in der Trainingsphase zur Modellbildung. Später kann die Software On Premise oder als SaaS-Lösung eingesetzt werden

Condinet richtet sich an die Instandhaltung, Fachabteilungen, die sich mit der Prozessoptimierung und komplexen Fehlersuche in Maschinen und Produktionsanlagen beschäftigen, die Qualitätssicherung, Hersteller von Maschinen und Anlagen und an Servicegesellschaften aus dem Bereich rotierender Maschinen.

Warum KI und Schwingungsüberwachung kombinieren?

Ein Wälzlager ist nur ein Bauteil in einer komplexen Maschine und ist von vielen Komponenten umgeben, die sich gegenseitig beeinflussen und Wechselwirkungen untereinander haben. Einen relevanten Einfluss für die Maschinengesundheit haben dabei nicht nur die Lager, sondern auch die korrelierenden Prozessmessgrößen, wie z.B. Durchfluss, Druck etc.

In einer solchen komplexen Anordnung ist der Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz besonders effektiv. Und genau an diesem kritischen Punkt setzt Condinet an. Die KI lernt automatisch, und unter dynamischen Betriebsbedingungen, die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten der Messsignale untereinander und erstellt einen digitalen Zwilling.

Nach der Anlernphase wird auf Überwachungsbetrieb umgeschaltet. Dabei werden die effektivsten und modernsten Methoden der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Diese warnen die Anlagenbetreiber, wenn der KI-Algorithmus eine Anomalie feststellt. Das zugrundeliegende KI-System wurde von einem Hamburger KI-Experten, der ai-omatic solutions GmbH, entwickelt. Ein Condinet-System zeigt eindeutig an, ob die Schwingungen in einer Anlage im Normalbereich liegen oder es Abweichungen zum Normalverhalten gibt.

Wenn sich das System verändert und eine Abweichung festgestellt wird, können Anwender bereits sehr frühzeitig mit der Ursachenforschung beginnen und die Relevanz der Veränderung für den Prozess bestimmen. Nicht jede Änderung des Prozesses muss automatisch eine Fehlerursache haben oder zu Ausfällen führen. Condinet ermöglicht es, dass Änderungen überhaupt (und rechtzeitig) bemerkt werden.

Nach der Anlernphase, die eine Anbindung an das Internet erfordert, wird von dem System ein dynamisches Modell erstellt. Eine Internetanbindung ist nach der Anlernphase nicht mehr zwingend erforderlich. Die KI Überwachung kann dann auf einem autarken „Feld-PC“ installiert werden und somit unabhängig von der IT-Infrastruktur oder dem Internet arbeiten. Das System kann bei geänderten Randparametern nach-trainiert werden. Zu diesem Zweck ist eine neue Trainingsphase nötig.

Condinet-Projekte werden in Kooperation zwischen Avibia und AI-omatic solutions GmbH angeboten und realisiert.

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